산업을 위한 AI와 버추얼 트윈 기술 (3)   이번 호에서는 AX 시대를 맞아 제조 기업이 축적한 방대한 도메인 지식과 3D 설계 데이터를 AI가 이해하고 실무에 즉시 활용할 수 있는 ‘자산’으로 전환하는 방안을 제시한다. 그리고, 다쏘시스템의 시맨틱 3D(Semantic 3D) 기술과 데이터 온톨로지(data ontology)를 활용해 중복 설계를 방지하고, 파편화된 정보를 비즈니스 맥락과 연결된 지식 개체로 지능화하는 기술적 원리를 살펴본다. ■ 이종혁 다쏘시스템코리아의 인더스트리 프로세스 컨설턴트로, 3DEXPERIENCE(구 NETVIBES) 테크 세일즈를 맡고 있다. 홈페이지 | www.3ds.com/ko   AX 시대, 제조 데이터의 새로운 정의 글로벌 제조 산업은 바야흐로 ‘디지털 전환(digital transformation)’의 단계를 넘어 ‘인공지능 전환(AI transformation : AX)’의 시대로 진입하고 있다. 생성형 AI와 대규모 언어 모델(LLM)이 비즈니스 프로세스 전반을 혁신하고 있는 현재, 엔지니어링 도메인에서의 핵심 과제는 명확하다. “어떻게 우리 기업이 지난 수십 년간 축적해 온 방대한 도메인 지식과 엔지니어링 노하우를 AI가 이해하고 실무에 즉시 활용할 수 있는 형태의 자산으로 바꿀 것인가?”이다. 대부분의 제조 기업은 수만, 수십만 장의 2D 도면과 3D 모델을 보유하고 있다. 그러나 역설적으로 엔지니어는 필요한 부품을 찾는 데 수많은 시간을 허비하거나, 이미 존재하는 설계를 중복으로 수행하는 ‘디지털 피로(digital fatigue)’에 시달리고 있다. 데이터가 존재함에도 불구하고 그 데이터가 가진 ‘의미(semantics)’와 ‘관계(relationship)’가 구조화되어 있지 않기 때문이다. 이러한 데이터의 파편화는 단순히 설계 효율을 떨어뜨리는 것에 그치지 않는다. 이는 부품 가짓수의 기하급수적 증가로 이어져 구매 단가 상승, 재고 관리 비용 증가, 그리고 급변하는 글로벌 공급망 리스크에 대한 대응력 약화라는 전사적 위기를 초래한다. 이번 호에서는 3D 모델링의 진화가 형상의 정밀함을 구현하는 단계를 넘어, 비즈니스 맥락과 지능이 결합된 ‘시맨틱 3D (semantic 3D)’로 나아가야 함을 제언한다. 다쏘시스템의 원파트(OnePart), 서플리멘탈 커넥터(Supplemental Connector), 그리고 데이터 사이언스 익스피리언스(Data Science Experiences : DSE)를 필두로 한 하이브리드 지능형 플랫폼이 어떻게 데이터 온톨로지를 통해 설계 자산을 지능화하고, 기업의 공급망 회복탄력성(resilience)을 극대화하는지 상세히 고찰해보고자 한다.   그림 1. The Transition to ‘Semantic 3D’ in the AX Era   하이브리드 아키텍처 : 데이터 주권과 클라우드 지능의 공존 국내 제조 기업이 클라우드 기반 AI 설루션 도입을 주저하는 가장 큰 이유는 ‘데이터 보안’과 ‘데이터 주권(data sovereignty)’에 대한 우려다. 핵심 설계 자산인 3D CAD 데이터는 기업의 기밀 중의 기밀로 간주되며, 이것이 외부 서버로 나가는 것에 대한 거부감은 기술적인 문제를 넘어 기업 생존의 문제로 인식된다. 하지만 클라우드가 제공하는 강력한 분산 연산 능력과 실시간 업데이트되는 AI 분석 엔진을 포기하는 것은 기술 경쟁력 측면에서 매우 위험한 선택이다. 이러한 딜레마를 해결하는 핵심 아키텍처가 바로 서플리멘탈 커넥터를 활용한 하이브리드 모델이다. 이 모델의 핵심은 데이터의 물리적 위치를 ‘통제된 온프레미스’와 ‘고성능 클라우드’로 이원화하는 데 있다. 이 아키텍처의 중심에는 ‘에지 에이전트(Edge Agent)’라는 전용 미들웨어가 존재한다. 에지 에이전트는 기업 내부의 로컬 파일 서버, CSV 기반의 레거시 데이터베이스, 그리고 솔리드웍스 PDM 프로페셔널(SOLIDWORKS PDM Professional)과 같은 엔터프라이즈 시스템과 직접 연동된다. 여기서 중요한 기술적 포인트는 에지 에이전트가 원본 CAD 파일(source file)을 클라우드로 전송하는 것이 아니라는 점이다. 대신, 설계에 포함된 메타데이터와 형상의 특징을 수치화한 ‘3D 서명(signature)’, 그리고 시각적 확인을 위한 가벼운 썸네일(thumbnail)과 CGR 데이터만을 추출하여 클라우드의 ‘시맨틱 그래프 인덱스(Semantic Graph Index : SGI)’로 전송한다. 이러한 하이브리드 접근법은 두 가지 결정적인 이점을 제공한다. 첫째, 데이터 주권은 기업이 완벽하게 통제한다. 원본 설계 데이터는 사내 보안망 내부에 머무르기 때문에 유출 우려가 없다. 둘째, 클라우드는 오직 ‘지능형 인덱스’와 ‘분석 엔진’의 역할만을 수행한다. 클라우드의 Data Science Experience(DSE)는 이 SGI에 축적된 정보를 바탕으로 전사적인 부품 사용 현황을 360도 뷰로 관찰하고, AI 기반의 의사결정 지원 기능을 제공한다. 이는 특히 카티아 V5(CATIA V5)와 같은 온프레미스 기반의 강력한 설계 환경을 유지하면서도, 최신 클라우드 기술의 혜택을 즉시 누릴 수 있는 현실적이고 안전한 가교 역할을 한다.   그림 2. Hybrid Architecture and Edge Agent   원파트와 AI 형상 지능 : 중복 설계의 늪에서 벗어나는 방법 엔지니어링 현장에서 가장 흔히 발생하는 보이지 않는 낭비는 이미 사내에 존재하는 부품을 찾지 못해 다시 설계하는 ‘중복 설계’다. 다쏘시스템의 연구 결과에 따르면, 시장 표준 부품(예 : 단순 브래킷이나 고정용 볼트 등) 하나를 불필요하게 신규 생성할 때 발생하는 전사적 비용은 부품당 약 1만 1000유로(한화 약 1600만 원)에 이른다. 이 비용에는 설계자의 시간뿐만 아니라 부품을 위한 테스트 및 시뮬레이션 비용, 금형 제작 등 제조 공정 셋업 비용, 신규 구매처 등록 및 관리 비용, 그리고 물류 및 창고 재고 유지 비용이 누적된 결과다. 원파트는 이러한 문제를 해결하기 위해 AI 기반의 ‘형상 유사도 검색(AI-Powered Component Signature)’ 기능을 제공한다. 이는 전통적인 키워드 기반 검색의 한계를 뛰어넘는다. AI는 3D 모델을 기하학적 특징(shape), 단면 형상(section), 구멍 배치 패턴(hole pattern), 그리고 외곽선(silhouette)이라는 네 가지 핵심 기준을 바탕으로 분석하여 부품별로 고유한 ‘디지털 지문’을 생성한다. 설계자가 새로운 프로젝트를 시작할 때, 백지 상태에서 모델링을 시작하는 대신 간단한 형상 아이디어를 스케치하여 업로드하면 AI가 수초 내에 사내 라이브러리 및 외부 공급업체 카탈로그에서 가장 유사한 부품을 찾아 제안한다. 또한 지능형 클러스터링(clustering) 엔진은 방대한 부품 데이터베이스를 기하학적 유사성에 따라 자동으로 군집화한다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

시스템 엔지니어링의 진화, 항공우주 산업의 복잡성을 넘어서다   아폴로 프로그램에서 시작된 시스템 엔지니어링은 오늘날 항공우주 및 방위 산업의 핵심 방법론으로 자리 잡았다. 하지만 소프트웨어 중심의 기체 구조와 급증하는 상호작용으로 인해 기존 방식은 한계에 직면해 있다. 이제 기업은 시스템 모델링 언어인 SysML v2와 인공지능(AI), 포괄적 디지털 트윈을 결합한 총체적 설루션으로 디지털 전환을 가속해 미래 경쟁력을 확보해야 한다.   ■ 오병준 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어의 한국지사장이다. SAS 코리아 대표이사를 지냈으며, 오라클 코리아, 테라데이터 코리아, IBM 코리아 임원 등 IT 업계에 30여 년 이상 몸 담으며 쌓아온 엔터프라이즈 소프트웨어 경험을 바탕으로 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어를 진두지휘하고 있다. 홈페이지 | www.sw.siemens.com/ko-KR   ▲ 제공 : 지멘스   우주비행사의 달 착륙과 지구 귀환을 성공적으로 이끈 아폴로(Apollo) 프로그램은 인류 역사상 가장 위대한 성과 중 하나로 평가된다. 아폴로 프로그램을 통해 개발된 다양한 기술은 오늘날 우리의 일상 속에서 널리 활용되고 있는데, 무선 헤드셋, 집적회로, 이메일, 무선 공구 등이 대표적인 예다. 이 글에서는 아폴로 프로그램의 수많은 유산 가운데 한 가지에 초점을 맞추고자 한다. 바로 엔지니어가 종종 간과하곤 하는 ‘시스템 엔지니어링(systems engineering)’이다. 당시 NASA가 개발한 로켓은 전례 없는 규모의 복합 시스템이 결합된, 그 시대 가장 정교하고 복잡한 기계였다. NASA 엔지니어들은 로켓 내 모든 시스템을 유기적으로 작동시키기 위해 새로운 엔지니어링 방법론이 필요하다는 사실을 깨달았고, 그렇게 시스템 엔지니어링이 탄생했다. 시스템 엔지니어링은 아폴로 로켓의 복잡성을 체계적으로 분석하고 각 시스템을 유기적으로 통합함으로써 성공적인 발사를 가능하게 했다. 이후 시스템 엔지니어링은 우주 분야를 넘어 항공우주 및 방위(A&D) 산업 전반에서 혁신을 이끌며, 새로운 항공기와 우주선 개발을 견인하는 핵심 요소로 자리 잡았다.   ▲ 시스템 엔지니어링은 우주 분야에서 시작돼 A&D 산업 전반으로 확대됐다.(제공 : C. Fredrickson Photography/Getty Images)   시스템 엔지니어링은 제품의 복잡성을 낮추는 데 기여해왔지만, 그 자체로는 상당히 복잡한 개념이다. 엔지니어링 영역들은 기업이 인식하는 것만큼 긴밀하게 통합돼 있지 않을 가능성이 있다. 일부 기업은 두 엔지니어링 영역 간 인터페이스에서 문제가 발생하기 전까지 자사의 통합 수준이 어느 정도인지조차 제대로 인식하지 못하기도 한다. 이러한 문제는 전통적인 문서 기반 방법론이 모델 기반 시스템 엔지니어링으로 전환된 이후에도 여전히 이어지고 있다. 이 같은 통합 미비는 설계 오류를 초래하고 일정 지연의 위험을 높인다. 이러한 위험은 오늘날 항공기와 우주선에 새로운 전자 기술과 소프트웨어 시스템이 대거 탑재되고 복잡성이 크게 증가함에 따라 갈수록 커지고 있다. 이와 같은 상황에서 변화가 없다면, 현재의 시스템 엔지니어링 접근 방식만으로는 항공우주 산업의 급격한 복잡성 증가에 대응하기 어려울 것이다. 따라서 앞으로 시스템 엔지니어링은 보다 총체적인 접근 방식으로 진화해 엔지니어링 영역 간 상호운용성과 협업을 강화해야 한다. 이를 위해 기업은 디지털 전환에 투자하고 SysML v2, AI(인공지능), 포괄적 디지털 트윈과 같은 핵심 기술을 활용해 엔지니어들이 혁신을 가속할 수 있는 새로운 프로세스를 익히도록 해야 한다.   항공우주의 새로운 패러다임 오늘날 생산되는 항공기와 우주선은 아폴로 시대에 개발된 기체와는 완전히 다르다. 민항기와 제트기부터 로켓과 위성에 이르기까지, 모든 것이 점점 더 소프트웨어 중심 구조로 진화하고 있다. 이에 따라 첨단 기계·전기 시스템은 물론, 새로운 전자 기술과 소프트웨어까지 폭넓게 통합되고 있다. 이러한 첨단 시스템은 이전 세대의 기체에 비해 훨씬 높은 수준의 복잡성을 만들어낸다. 특히 기체 내 다른 시스템과의 상호작용이 늘어나면서 전체적인 복잡성은 더욱 확대되고 있다. 예를 들어, 20년 전만 해도 엔지니어는 하나의 기계 시스템에서 발생하는 100여 개의 상호작용만 관리하면 됐고, 이는 스프레드시트에 손쉽게 정리할 수 있었다. 그러나 오늘날에는 반도체 칩 하나만으로도 수만에서 수십만 개에 이르는 상호작용이 발생할 수 있다.   ▲ 보다 고도화된 전자 기술과 소프트웨어 통합으로 새로운 항공우주 시스템의 복잡성이 커졌다.(제공 : santofilme/Getty Images)   A&D는 여러 엔지니어링 영역 간 통합이 필수인 산업이다. 한 영역에서 변경이 발생하면 이를 수용하기 위해 다른 영역에서도 추가 변경이 필요할 가능성이 높다. 최근 전자 기술과 소프트웨어의 비중이 커지면서 이러한 변경의 규모와 영향력은 더욱 확대되고 있다. 따라서 영역 통합의 격차를 식별하고 해소하기 위해 시스템 엔지니어링 접근 방식 역시 보다 총체적으로 발전해야 한다.   SysML v2를 통한 격차 해소 총체적인 시스템 엔지니어링 전략을 수립하려면 엔지니어 간 새로운 협업 프로세스를 지원하는 도구가 필요하다. SysML (Systems Modeling Language) v2가 이러한 역할을 수행할 수 있다. 이전 버전인 SysML v1은 엔지니어가 작업을 효율적으로 모델링하고 설명할 수 있는 새로운 방식을 제시했다. 그러나 모델을 구축하고 관리하는 방식이 매우 엄격해 상호운용성 측면에서는 한계가 있었다. 반면 SysML v2는 더욱 직관적인 모델링 접근 방식을 제공하며, 다양한 모델링 방법론을 유연하게 활용할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 기업은 데이터 교환을 훨씬 수월하게 수행할 수 있다. 결과적으로, SysML v2는 엔지니어링 영역 간 정보를 개방적으로 공유할 수 있는 표준 프레임워크를 구축한다. 이를 통해 데이터 일관성을 높이고 통합 시스템 아키텍처 개발을 가능하게 한다. 물론 SysML v2의 효과는 이를 활용할 수 있는 인재 양성이 병행될 때 비로소 실현될 수 있다. 다행히 다양한 모델링 방법론을 수용할 수 있는 특성은 진입 장벽을 낮추고, 엔지니어가 새로운 시스템 엔지니어링 전략을 보다 쉽게 배우고 참여할 수 있도록 한다. 이는 시스템 엔지니어링의 총체적 발전과 민주화에도 기여한다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

세일즈포스는 최근 ‘에이전틱 엔터프라이즈’ 비전을 소개하면서, 핵심 플랫폼으로 슬랙(Slack)을 내세웠다. 세일즈포스가 2021년 277억 달러(약 30조 원)에 인수한 슬랙은 메시징 및 채팅 앱을 넘어, AI(인공지능)를 기반으로 업무를 자동화하고 의사결정을 지원하는 ‘에이전틱 업무 운영체제’를 지향한다. 세일즈포스는 인간과 AI가 유기적으로 협업해 생산성 향상과 실질적인 비즈니스 성과를 얻는 미래형 기업 운영 모델의 청사진을 제시했다. ■ 정수진 편집장   ▲ 에이전틱 엔터프라이즈 아키텍처를 소개한 세일즈포스코리아 박세진 대표   데이터와 에이전트가 결합하는 에이전틱 엔터프라이즈 세일즈포스가 제시하는 ‘에이전틱 엔터프라이즈’는 단순히 사람의 업무를 돕는 AI를 넘어, 사람과 AI 에이전트가 공존하며 시너지를 내는 기업을 뜻한다. 지난 4월 8일 진행된 기자간담회에서 세일즈포스코리아의 박세진 대표는 “에이전틱 엔터프라이즈는 사람과 AI 에이전트(agent)가 공존을 이루는 기업이다. 에이전트가 데이터를 기반으로 실행을 하고, 사람은 그 에이전트에게 방향을 제시한다. 두 존재가 서로 부족한 부분을 메꿔 주는 구조”라고 설명했다. 단순한 챗봇과 달리 에이전트가 데이터를 기반으로 실제 비즈니스 업무를 자율적으로 판단하고 실행하며, 직원은 보다 창의적인 고부가가치 역할과 방향 제시에 집중하게 된다는 것이다. 이러한 업무 환경을 실현하기 위해 세일즈포스는 크게 네 가지 핵심 시스템을 단일 플랫폼으로 통합한 에이전틱 엔터프라이즈 아키텍처를 제시했다. 가장 밑바탕에는 기업 내·외부에 흩어진 모든 데이터를 하나로 연결하고 통합하는 컨텍스트 시스템(system of context)이 위치한다. 세일즈포스가 가진 인포매티카, 뮬소프트, 태블로, 데이터 360 등의 설루션을 활용해 에이전트가 참조할 수 있는 신경망이자 신뢰도 높은 데이터 기반을 구축하는 역할이다. 그 위에는 세일즈포스가 오랜 시간 축적해 온 비즈니스 프로세스와 산업별 노하우가 담긴 업무 시스템(system of work)이 자리 잡고 있다. 그리고 실질적인 업무를 직접 수행할 수 있도록 기업 맞춤형 AI 에이전트를 개발하고 테스트 및 배포하는 에이전트 시스템(system of agency)인 에이전트포스(Agentforce)가 유기적으로 작동한다. 가장 위쪽에는 고객 및 직원의 경험을 에이전트와 매끄럽게 연결하는 인게이지먼트 시스템(system of engagement)이 자리한다. 이곳에서 슬랙을 에이전틱 업무 운영체제로 삼아 사람과 앱, 에이전트가 대화형 인터페이스를 통해 끊김 없이 소통하고 협업을 완성하게 된다.   ▲ 슬랙은 기업 내 자산을 연결하고 의사결정을 돕는 방향으로 강화되고 있다.   업무 효율 높이는 ‘에이전틱 업무 운영체제’ 슬랙 에이전틱 업무 운영체제(agentic work OS)를 지향하는 슬랙은 사람, 애플리케이션, 데이터 그리고 AI 에이전트를 하나의 대화형 인터페이스 안에서 매끄럽게 연결하는 구심점 역할을 한다. 과거에는 직원이 업무를 처리하기 위해 수십 개의 애플리케이션을 번갈아 사용하며 흐름이 끊기는 불편함을 겪어야 했다. 김고중 슬랙 코리아 사업 총괄은 “이제 슬랙은 복잡한 시스템을 오갈 필요 없이 친숙한 대화창 안에서 즉각적으로 정보를 찾고 정리할 뿐 아니라, 실제 업무 트랜잭션까지 실행할 수 있는 통합 환경을 제공한다”고 설명했다. 특히 슬랙 안에서는 세일즈포스의 맞춤형 에이전트뿐만 아니라 외부의 에이전트와 기업이 자체 개발한 에이전트까지 모두 하나로 연동되어 유기적으로 작동한다. 이 공간에서 사용자는 어떤 에이전트를 사용해야 할지 일일이 신경 쓸 필요가 없다. 지시 사항을 자연어로 대화하듯 입력하면 슬랙봇이 맥락을 파악하고 적절한 에이전트를 지휘해 알아서 업무를 처리해 주기 때문이다. 슬랙 코리아의 주다혜 설루션 엔지니어는 “슬랙은 세일스포스, 서드파티, 고객이 직접 개발한 에이전트까지 컨트롤하며 보안 거버넌스를 지키면서 사용자의 업무를 돕는다”고 설명했다. 슬랙의 지향점은 사람간의 협업을 넘어서 인간과 에이전트가 협업하는 에이전틱 엔터프라이즈의 핵심이 된다는 것이다.   ▲ 슬랙에서 다양한 외부 AI와 앱을 연결해 활용할 수 있다.   슬랙봇, 실질적인 비즈니스 성과와 생산성 혁신 주도 한편, 세일즈포스는 기자간담회에서 슬랙에 포함된 맞춤형 AI 에이전트 ‘슬랙봇(Slackbot)’을 처음으로 국내에 공개했다. 슬랙봇이 알림 도우미를 넘어 사용자의 업무 방식과 비즈니스 맥락을 이해하는 맞춤형 AI 비서로 진화했다는 것이 세일즈포스의 설명이다. 슬랙봇의 주요 기능으로는 ▲회의 내용을 자동으로 기록하고 요약해 실행 과제를 도출하는 미팅 인텔리전스 ▲여러 애플리케이션을 넘나들며 문서 요약과 초안 작성 등을 단일 워크플로에서 지원해 업무 흐름이 끊기지 않게 돕는 데스크톱 어시스턴트 기능 ▲반복 업무를 AI 명령 세트로 표준화하는 AI 스킬 기능 ▲사용자의 대화 패턴을 학습해 맞춤형 답변을 고도화하는 메모리 기능 ▲구글 드라이브, 지라 등 외부 시스템에 흩어진 데이터까지 대화하듯 자연어로 한 번에 찾는 엔터프라이즈 검색 기능 등이 있다. 또한, 조직 내 모든 에이전트와 앱을 통합하는 클라이언트 기능을 활용하면 세일즈포스의 에이전트포스는 물론 서드파티 에이전트까지 하나의 대화창에서 유기적으로 연동하고 지휘할 수 있다. 이러한 슬랙봇의 도입은 큰 폭의 생산성 향상으로 이어진다. 세일즈포스는 “슬랙봇을 통해 직원은 개인당 하루 최대 90분의 업무 시간을 절약하고, 팀 단위로는 주간 최대 20시간의 효율 개선 효과를 얻은 사례를 확인했다”고 전했다. 기자간담회에서는 국내 기업의 업무 혁신 사례도 소개됐다. 당근마켓은 사내 AI 에이전트를 슬랙에 구현해 쿼리 생성과 과거 메시지 데이터 분석 등에 활용하고 있다. 당근마켓의 이예찬 엔지니어는 “슬랙은 단순한 소통 창구를 넘어 조직의 ‘살아있는 기억’이며, 진정한 에이전틱 운영체제로 진화할 수 있음을 체감하고 있다”라고 밝혔다. 배달의민족을 운영하는 우아한형제들은 비개발 부서에서도 슬랙 워크플로를 활용해 반복 문의를 선제적으로 해결하고 있다. 우아한형제들의 이청규 담당은 “슬랙봇을 도입해 신규 입사자의 적응을 돕고 불필요한 커뮤니케이션에 소모되는 ‘컨텍스트 비용’이 줄어들 것으로 기대한다”고 전했다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

트렌드에서 얻은 것 No. 30   우리는 지금 AI를 사용하는 시대에 살고 있다고 말한다. 하지만 조금만 거리를 두고 바라보면, 그 말은 절반만 맞다. 지금의 우리는 AI를 능숙하게 활용하고 있는 것처럼 보이지만, 실제로는 여전히 그것을 하나의 도구처럼 다루고 있기 때문이다. 질문을 던지면 답을 받고, 코드를 요청하면 만들어주고, 문서를 부탁하면 정리해주는 방식은 분명 이전과 비교할 수 없을 정도로 강력한 변화이지만, 그 본질은 크게 달라지지 않았다. 여전히 판단은 사람이 하고, AI는 그 판단을 빠르게 실행하는 역할에 머물러 있기 때문이다. 이 구조는 익숙하고 안정적이지만, 동시에 분명한 한계를 갖는다. 인간이 모든 판단을 내려야 한다는 전제는 결국 속도와 복잡성의 벽에 부딪히게 된다. 그리고 지금, 우리는 그 한계를 넘어서는 변화의 초입에 서 있다. 최근 몇 년 사이 ‘AI 에이전트(AI agent)’라는 개념이 빠르게 확산된 것도 이러한 흐름의 일부다. 에이전트는 단순한 응답을 넘어 작업을 분해하고 도구를 연결하며 결과를 만들어내는 존재로 발전했다. 그러나 여전히 그 방향은 사람이 정한다는 점에서, 구조 자체는 크게 달라지지 않았다.   ▲ 화이트보드 이미지(제공 : 제미나이, by 류용효) (클릭하면 큰 이미지로 볼 수 있습니다.)   하지만 이 흐름은 지금 전혀 다른 방향으로 꺾이고 있다. 단순히 더 똑똑한 AI가 등장한 것이 아니라, AI의 역할 자체가 바뀌고 있기 때문이다. 이제 AI는 ‘무엇을 해야 하는가’를 판단하기 시작하고 있다. 그리고 이 변화는 전쟁과 같은 지정학적 위기, 공급망 붕괴, 에너지 가격 급등과 같은 현실의 변화와 맞물리면서 더욱 빠르게 가속되고 있다. 기업은 더 이상 느린 의사결정으로 버틸 수 없고, 실시간으로 판단하고 실행하는 능력을 요구받고 있다. 이러한 환경에서 등장한 것이 ‘판단하는 시스템(decision system)’이다. 자동화 시스템이 정해진 절차를 빠르게 수행하는 것이라면, 판단하는 시스템은 그 절차 자체를 선택한다. 어떤 선택이 최적인지, 어떤 리스크가 존재하는지, 어떤 자원을 어디에 배치해야 하는지를 스스로 결정한다. 이는 단순한 효율을 넘어, 기업의 생존과 직결되는 영역으로 확장되고 있다. 이 변화는 제조 현장에서 이미 현실이 되고 있다. APS(고급 생산 계획 및 스케줄링 시스템)는 단순한 계획 도구를 넘어 다양한 시나리오를 생성하고 최적의 선택을 제안하는 시스템으로 진화하고 있으며, 점점 더 스스로 실행하는 방향으로 발전하고 있다. 납기 지연을 예측하고 생산 순서를 조정하며 자원을 재배치하는 기능은 더 이상 미래의 이야기가 아니다. 이 흐름은 자연스럽게 피지컬 AI(physical AI)와 로봇으로 이어진다. 디지털 공간에서 이루어지던 판단이 이제 물리적 세계로 확장되고 있는 것이다. 기존의 산업용 로봇이 정해진 동작을 반복하는 기계였다면, 앞으로의 로봇은 상황을 인식하고 판단하며 행동을 바꾸는 존재로 진화한다. 이는 단순한 자동화가 아니라, ‘판단하는 물리 시스템’으로의 전환을 의미한다. 특히 전쟁이나 공급망 위기 상황에서는 이러한 시스템이 더욱 큰 가치를 가진다. 어느 공장을 먼저 가동해야 하는지, 어떤 부품을 대체해야 하는지, 물류를 어떻게 재구성해야 하는지와 같은 문제는 더 이상 사람의 경험만으로 해결할 수 없는 영역이 되었기 때문이다. PLM 역시 이러한 변화의 중심으로 이동하고 있다. 과거의 PLM이 설계 데이터를 관리하는 시스템이었다면, 이제는 판단을 지원하는 지식 기반 플랫폼으로 진화하고 있다. 설계, 생산, 품질, 공급망 데이터가 연결되고, 그 위에서 AI가 판단을 수행하는 구조가 만들어지고 있다. 특히 3D 유사도 기반 기술은 이미 판단의 일부를 시스템이 담당하기 시작했음을 보여주는 대표적인 사례다. 그렇다면 이 변화 속에서 사람은 무엇을 해야 하는가. 이 질문에 대한 답을 찾기 위해 최근 많이 언급되는 개념이 바로 ‘바이브코딩’이다. 비개발자도 AI를 활용해 코드를 생성하고, 간단한 서비스를 구현할 수 있는 시대가 열리면서 많은 사람들이 개발의 문턱을 넘기 시작했다. 실제로 개인의 생산성과 아이디어 구현 속도는 과거와 비교할 수 없을 정도로 빨라졌다. 하지만 여기에는 분명한 현실도 존재한다. 기업용 시스템의 영역에서는 상황이 다르다. 여전히 복잡한 데이터 구조, 안정성, 보안, 성능, 유지보수와 같은 문제가 존재하며, 이는 단순한 코드 생성으로 해결되지 않는다. 바이브코딩은 개인이나 소규모 실험에서는 강력한 도구가 될 수 있지만, 대규모 기업 시스템에서는 아직까지 결정적인 해결책이 되지 못하고 있다. 오히려 이 지점에서 하나의 역설이 드러난다. AI가 발전할수록 개발자가 필요 없어질 것처럼 보이지만, 실제로는 기업용 시스템을 제대로 설계하고 구현할 수 있는 개발자의 부족 현상이 더욱 심화되고 있다. AI가 코드를 만들어주더라도, 그 구조를 이해하고 통제할 수 있는 사람의 필요성은 오히려 더 커지고 있기 때문이다. 이러한 현실 속에서 기업이 선택해야 할 전략은 명확해지고 있다. 모든 것을 새롭게 개발하려 하기보다는, 이미 검증된 OOTB(out of the box) 기능을 최대한 활용하는 방향이다. 완벽한 커스터마이징을 추구하기보다는, 기본 기능에 충실한 시스템을 빠르게 적용하고 그 위에서 점진적으로 확장하는 접근이 더 현실적이다. 조금 돌아가는 것처럼 보일 수 있지만, 오히려 이 방식이 더 빠르고 안정적인 결과를 만들어낸다. 특히 PLM, APS와 같은 복잡한 엔터프라이즈 시스템에서는 이러한 전략이 더욱 중요하다. 기본 기능을 기반으로 표준 프로세스를 정립하고, 필요한 부분만 선택적으로 확장하는 것이 전체 시스템의 안정성과 지속 가능성을 높이는 방법이기 때문이다. 앞으로의 전망을 보면 이 흐름은 더욱 명확해질 것이다. 바이브코딩은 개인의 생산성을 극대화하는 도구로 자리 잡고, 기업 영역에서는 OOTB 기반의 플랫폼과 AI가 결합된 구조가 중심이 된다. 그리고 그 위에서 판단하는 시스템이 작동하게 된다. 결국 우리는 하나의 방향으로 수렴하고 있다. 도구의 시대를 지나 에이전트의 시대로 그리고 판단의 시대로 이동하고 있으며, 그 위에 피지컬 AI와 로봇이 결합된 새로운 산업 구조가 형성되고 있다. 이때 기업의 경쟁력은 더 이상 얼마나 많은 기능을 개발했는지가 아니라, 얼마나 빠르게 판단하고 실행할 수 있는 시스템을 갖추었는지에 의해 결정된다. 그리고 이 모든 변화의 중심에는 여전히 사람이 있다. 다만 그 역할은 분명히 달라지고 있다. 더 이상 직접 실행하는 사람이 아니라, 시스템의 방향과 의미를 설계하는 사람으로 변화하고 있는 것이다.   ■ 류용효 디원의 상무이며 페이스북 그룹 ‘컨셉맵연구소’의 리더로 활동하고 있다. 현업의 관점으로 컨설팅, 디자인 싱킹으로 기업 프로세스를 정리하는데 도움을 주며, 1장의 빅 사이즈로 콘셉트 맵을 만드는데 관심이 많다. (블로그)     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

마이크로소프트는 애저 로컬(Azure Local)의 확장성을 강화해 단일 소버린 환경 안에서 서버를 최대 수천 대까지 배포할 수 있는 대규모 클라우드 인프라 환경을 공개했다. 전 세계적으로 디지털 주권과 보안 규제가 강화되면서 데이터 통제권을 유지하면서도 규모를 확장할 수 있는 클라우드 인프라 전략이 중요해지는 추세이다. 이에 따라 주권 환경에서 운영 통제권을 유지하며 대규모 업무를 수용할 수 있는 확장형 인프라의 필요성이 커지고 있다. 마이크로소프트 소버린 프라이빗 클라우드의 기반이 되는 애저 로컬은 조직이 소유한 하드웨어에서 클라우드와 일관성 있는 인프라 환경을 구현한다. 특히 인터넷 연결이 분리된 환경에서도 유연하게 배포할 수 있으며, 보안과 컴플라이언스 설정을 로컬에서 직접 관리하는 운영 제어권을 제공한다. 마이크로소프트는 이를 통해 조직이 데이터 통제권을 유지하는 동시에 산업 현장의 대규모 업무를 로컬 환경에서 실행할 수 있다고 설명했다. 국가 기간 시설이나 규제 산업에서 사용하는 소버린 프라이빗 클라우드(sovereign private cloud)는 대규모 업무를 수용할 수 있는 확장성이 필수이다. 애저 로컬은 별도의 구조 재설계 없이도 단일 소버린 경계 안에서 서버 규모를 수백 대에서 수천 대까지 유연하게 확장하도록 지원한다. 인프라 확장에 따른 운영 연속성을 위해 복원력도 높였다. 애저 로컬은 확장된 장애 도메인과 인프라 풀을 통해 하드웨어 장애가 서비스 중단으로 이어지는 것을 방지한다. 이를 통해 클라우드 연결 환경과 관계없이 핵심 서비스의 안정적인 운영을 돕는다. 데이터가 많이 발생하는 AI(인공지능) 추론과 분석 업무도 자체 인프라에서 수행한다. 고성능 GPU 인프라를 바탕으로 민감한 AI 모델과 데이터를 조직의 직접 통제 아래 보호한다. 접근 관리와 감사 및 컴플라이언스 제어 역시 소버린 경계 안에서 유지된다. 배포 규모가 커지면서 워크로드 배치 옵션도 다양해졌다. 애저 로컬은 대규모 소버린 프라이빗 클라우드 구축부터 분산형 AI 업무까지 지원 범위를 넓혔다. 이를 통해 데이터 집약적이거나 응답 속도가 중요한 애플리케이션을 소버린 경계 내에서 실행할 수 있다. 글로벌 기업과 공공기관의 도입도 이어지고 있다. 미국 통신사 AT&T는 핵심 인프라의 완전한 운영 제어권을 얻기 위해 애저 로컬을 도입했다. 네덜란드 토지 등기소는 국가의 민감한 공공 데이터에 대한 주권 통제 목적으로 이를 활용한다. 이탈리아의 파이버콥 또한 전국 단위의 소버린 클라우드와 AI 서비스를 제공하기 위해 에지 로케이션 전반에 애저 로컬을 구축하고 있다.     애저 로컬은 현재 데이터온, 델 테크놀로지스, 에버퓨어, 히타치 반타라, HPE, 레노버, 넷앱 등 주요 글로벌 파트너사의 컴퓨팅과 엔터프라이즈 스토리지 플랫폼을 통해 이용할 수 있다. 조직은 이를 통해 기존 스토리지 영역 네트워크 투자를 보호하고 소버린 환경에서 컴퓨팅과 스토리지 자원을 독립적으로 확장할 수 있다. 플랫폼 컴퓨팅 기반은 인텔 제온 6 프로세서가 제공한다. 제온 6는 최신 기업 워크로드의 집적도와 성능 요구사항을 충족하도록 설계됐다. 특히 인텔 AMX 기반의 AI 가속 기능은 별도의 특화 인프라 없이 소버린 환경에서 AI 업무를 실행하도록 지원한다. 한편 애저 로컬은 엄격한 데이터 레지던시와 인터넷 연결이 분리된 환경, 규제 대상 업무, 현장에서의 AI 실행 등 다양한 요구사항을 충족하도록 설계됐다. 에지 환경의 단일 노드부터 대규모 데이터센터까지 유연하게 확장할 수 있으며 애저를 통해 일관된 수명 주기 관리를 제공한다. 마이크로소프트의 더글라스 필립스 스페셜라이즈드 클라우드 사장 겸 최고기술책임자는 “애저 로컬과 검증된 컴퓨팅 및 스토리지 플랫폼, 가속 컴퓨팅 플랫폼, 칩셋의 결합은 소버린 인프라 배포를 지원하는 데이터센터 규모의 스택을 제공한다”면서, “이를 통해 데이터와 모델, 실행 과정이 조직의 통제 환경 안에 안전하게 유지될 수 있다”고 밝혔다.

세일즈포스는 구글 클라우드와 파트너십을 강화하고, 양사의 플랫폼 전반에서 업무 흐름을 하나로 잇는 AI 에이전트 통합을 확대한다고 밝혔다. 이번 협력은 기업이 겪어온 데이터 파편화와 시스템 간 단절 문제를 해결하는 데 목적을 두었다. 양사의 협력으로 기업은 업무용 메신저를 넘어 에이전틱 업무 운영체제를 지향하는 슬랙(Slack)과 협업 도구인 구글 워크스페이스(Google Workspace) 환경에 AI 에이전트를 즉시 배치할 수 있게 됐다. 세일즈포스의 AI 에이전트 플랫폼인 ‘에이전트포스(Agentforce)’와 구글의 ‘제미나이 엔터프라이즈(Gemini Enterprise)’가 유기적으로 연동되어 사용자는 업무 흐름을 끊지 않고도 데이터를 안전하게 활용할 수 있다.     사용자는 슬랙에서 자연어로 요청하는 것만으로 구글 슬라이드, 문서, 시트 등에 흩어진 정보를 정리해 보고서를 만들 수 있다. 제미나이 엔터프라이즈가 슬랙에 직접 통합되면서 구글 미트(Google Meet) 녹취록 생성과 대화 요약, 통합 검색 등 비서 기능도 제공한다. 세일즈포스는 이를 통해 비즈니스 맥락 파악부터 실행까지 전 과정을 아우르는 ‘에이전틱 엔터프라이즈’ 전환을 앞당길 수 있을 것으로 보고 있다. 영업 분야에서는 ‘에이전트포스 세일즈’가 제미나이와 협업해 잠재 고객 응대와 회의 브리핑 작성, 계약 리스크 감지 등을 자동으로 수행한다. 이를 통해 영업 담당자는 반복적인 행정 업무 대신 고객 관계 구축에 더 집중할 수 있다. 기술적으로는 데이터를 옮기지 않고 실시간으로 활용하는 ‘제로 카피’ 구조가 핵심이다. 에이전트포스는 세일즈포스의 ‘아틀라스 추론 엔진’을 통해 제미나이 모델을 지원하며 텍스트뿐만 아니라 이미지와 영상 데이터까지 분석해 복잡한 비즈니스 문제를 해결한다. 보안을 위해 구글 레이크하우스 기반의 제로 카피 기술을 적용해 데이터가 저장된 위치에서 직접 정보를 읽어오는 방식을 사용한다. 또한 세일즈포스의 인포매티카(Informatica)를 기반으로 워크데이, SAP 등 외부 데이터에도 일관된 보안 정책을 적용해 구글 빅쿼리에서 통합 관리할 수 있도록 돕는다. 세일즈포스에 따르면 현재 1400개 이상의 고객사가 에이전트포스 내에서 제미나이를 활용하고 있다. 이커머스 기업 웨이페어는 고객 서비스와 물류 부문에 에이전트를 도입했으며 유통기업 펩코는 6400만 개의 고객 데이터를 2400만 개로 통합해 개인화 마케팅 접점을 25% 늘렸다. 구글 클라우드의 카르틱 나라인 최고 제품 및 비즈니스 책임자는 “이번 협력으로 고객은 플랫폼에 흩어진 데이터를 안전하게 연결해 성과를 빠르게 내고 확장 가능한 에이전틱 인프라를 구축할 수 있게 됐다”고 설명했다. 세일즈포스의 스리니 탈라프라가다 사장은 “에이전틱 AI 도입을 위해서는 전사적으로 작동하는 강력한 인프라가 필수이며 구글 클라우드와의 파트너십이 전환 속도를 높이는 발판이 될 것”이라고 강조했다. 세일즈포스 코리아의 박세진 대표는 “이번 파트너십 확대는 국내 기업들이 에이전틱 AI를 실무 혁신으로 연결하는 중요한 전환점이 될 것”이라면서, “한국 기업들이 보다 빠르고 안전하게 자율 운영 체계를 갖출 수 있도록 지원하겠다”고 전했다.

  INFOWORLD   Focus 17　제조 AX’로 일하는 방식을 바꾸다… 피지컬 AI·데이터 통합으로 지능형 생태계 구축 22　매스웍스, “MBD와 AI 결합으로 설계 복잡성 줄이고 신뢰성 높인다” 25　“화려한 기술보다 탄탄한 데이터가 우선”… 제조 AI 전환의 실질적 해법은 28　유니티 스튜디오, 노코드와 웹 기반으로 산업용 3D 제작 문턱 낮춘다 31　세일즈포스, ‘에이전틱 엔터프라이즈’ 제시… 슬랙이 핵심 업무 운영체제 된다   People & Company 34　옥타브 산업 컨설팅 부문 김세환 기술 이사　산업AI의 성패, 데이터의 ‘양’이 아닌 ‘맥락’으로 승부   Case Study 36　다이슨 워시G1의 모델 기반 설계 도입 사례 / 이웅재　시스템 레벨 시뮬레이션, 일상 가전의 개발 방식까지 바꾸다 39　시각화 워크플로로 구현하는 리얼타임 스토리텔링　영화의 복잡한 샷에서 빠른 반복 작업을 지원한 언리얼 엔진 42　데이터 사일로 해소부터 거버넌스 수립까지, 전사 협업의 효율 혁신　3D 애셋 데이터를 위한 SSOT 구축   New Products 50　이달의 신제품   Column 53　디지털 지식전문가 조형식의 지식마당 / 조형식　보이지 않는 뇌 56　트렌드에서 얻은 것 No. 30 / 류용효　AI 에이전트 이후의 시대, ‘판단하는 시스템’의 탄생   48　New Books   Directory 107　국내 주요 CAD/CAM/CAE/PDM 소프트웨어 공급업체 디렉토리   CADPIA   AEC 58　새로워진 캐디안 2026 살펴보기 (6) / 최영석　사각형 작도 외 62　데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2027 (1) / 최하얀　아레스 커맨더 2027이 제시하는 새로운 CAD 작업 방식 65　BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크 / 강태욱　루비 온 레일즈 기반 빌딩 모니터링 서비스 개발 방법   Mechanical 72　엔지니어링의 진화, 항공우주 산업의 복잡성을 넘어서다 / 오병준　디지털 전환이 이끄는 항공우주 시스템 엔지니어링의 미래 76　제품 개발 혁신을 돕는 크레오 파라메트릭 12.0 (10) / 박수민　크레오 파라메트릭 12.0으로 애니메이션 생성하기   Analysis 81　앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례 / 황정필　앤시스 아쿠아를 이용한 LNG 운반 선박의 운동 해석 방법 90　심센터 HEEDS 더 깊게 살펴 보기 (5) / 이종학　심센터 HEEDS 2604 업데이트 96　가상 제품 개발을 위한 MBSE 및 SysML의 이해와 핵심 전략 (7) / 오재응　모델 기반 시스템 엔지니어링의 모델링 도구 104　성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 / 나인플러스　IT  홀더의 지속 가능한 해상풍력 설치 접근법   PLM 100　산업을 위한 AI와 버추얼 트윈 기술 (3) / 이종혁　데이터 온톨로지 기반 3D 모델의 지능화     2026-5-aifrom 캐드앤그래픽스     캐드앤그래픽스 당월호 책자 구입하기   캐드앤그래픽스 당월호 PDF 구입하기

국내 기업들이 AI 도입 실험 단계를 지나 본격적인 실행 단계에 접어들었다는 분석이 나왔다. 델 테크놀로지스는 인텔 및 IDC와 공동 발간한 보고서를 통해 아시아태평양 지역의 AI PC와 워크스테이션 도입 현황을 발표했다. 이번 조사는 2025년 10월 아태 지역 IT 및 비즈니스 의사결정자들을 대상으로 진행했다. 보고서에 따르면 국내 응답 기업의 69%는 PC를 구매할 때 AI 기능을 가장 중요하거나 필수적인 기준으로 꼽았다. 이는 아태 지역 평균인 56%를 웃도는 수치로 아태 지역에서 가장 높은 수준이다. 현재 국내 기업의 AI PC 실제 도입률은 37%로 아태 지역 평균인 48%보다 낮지만, 향후 도입 의지는 강력한 것으로 나타났다. 국내 기업들은 AI PC 도입이 늦어질 경우 발생할 부작용을 경계하고 있다. 응답자의 33%는 도입 지연으로 인해 핵심 인재가 경쟁사로 유출될 수 있다고 우려했다. 운영 비효율 증가와 비용 상승, 시장 주도권 상실에 대한 우려도 아태 지역 평균보다 높게 나타났다. AI PC 파트너를 선정할 때는 보안과 생태계 및 ISV 인증, 총 소유 비용 등을 주요 요소로 고려한다고 밝혔다.     AI PC는 IT 운영과 연구 개발, 고객 서비스 혁신에 기여할 것으로 기대를 받고 있다. 특히 국내 기업은 고객 서비스 분야에서 AI PC의 영향력을 아태 지역 평균보다 11.9%포인트 높은 32%로 예상했다. 이미 AI PC를 도입한 아태 지역 기업들은 일반 PC 사용 시보다 생산성이 30% 향상됐으며, 직원 1명당 하루 평균 2.17시간의 업무 시간을 줄이는 효과를 거둔 것으로 조사됐다. 한편, 워크스테이션은 고성능 AI 작업을 위한 핵심 인프라로 자리 잡고 있다. 아태 지역 응답자의 97%는 AI 및 머신러닝 모델 활용에 필요한 고성능 설루션으로 워크스테이션을 꼽았다. 국내 기업 응답자의 72%는 향후 5년간 워크스테이션 보유 대수가 늘어날 것으로 내다봤다. 현재 국내 기업 절반 이상은 데이터 준비와 모델 미세 조정 등 고난도 작업에 워크스테이션을 활용하고 있다. 델은 AI PC와 워크스테이션이 일상 업무부터 전문 워크로드까지 처리하는 ‘AI 컴퓨팅 연속체’의 중심축 역할을 한다고 진단했다. 한국 델 테크놀로지스의 김경진 총괄사장은 “AI PC와 워크스테이션은 엔터프라이즈 AI의 다음 단계를 열어가는 핵심 플랫폼”이라면서, “업무 현장에 밀착된 AI PC와 고성능 연산을 담당하는 워크스테이션의 상호 보완적인 결합을 통해 기업은 보안을 강화하는 동시에 실질적인 비즈니스 성과를 창출할 수 있을 것”이라고 말했다.